显然,正确的解决方案是将所有内容都放到splunk或graylog或其他文件中,但我现在不能为这个一次性交易设置所有这些内容。简单明了的是: for hour in 0{0..9} {10..23} grep $QUERY $FILE | egrep -c "^\S* $hour:" # or, alternately* 浏览26提问于2019-06-21得票数 0 回答已采纳 1回答 对每...
sourcetype="secure*" action="Accepted" date_hour<8 | table _time,ip,user 3.6 异常IP登录 场景描述:定义正常的服务器登录地址,如在正常的IP地址之外登录,可提示告警。 安全策略:查找登录成功的用户列表,排除来自堡垒机的登录ip,就可以获取到违规登录行为。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解...
index="tutorialdata" sourcetype="access_combined_wcookie" status=200 "action=purchase" | chart count by host|chart min(count) [求出最小值] chart avg() index="tutorialdata" sourcetype="access_combined_wcookie" status=200 "action=purchase" | chart count by host|chart avg(count) [根据第一...
sourcetype="secure*"action="Accepted"| bin _time span=1d |iplocation ip | stats values(ip)asip values(City)asCity dc(City)assrc_count by user|search src_count>3 3.4 账号共享 场景描述:同一个ip登录多个账号,以发现存在账号共享的用户。 安全策略:1天内同一个ip登录超过10个账号 sourcetype="sec...
客户当时发现内网的一个Web服务器每到下午13点开始就访问特别卡,通过Splunk的日志分析结果发现,大约有一个小时左右的峰值访问(如图示中的1 hour),而且访问的url几乎都是/shop/rexsearch.asp路径,猜想是频繁访问搜索功能,造成了服务器负载过重。 接下来对/shop/rexsearchp.asp访问次数进行统计,发现是2万2418次POST...
source="tutorialdata.zip*www1/access.log" action=purchase [search index=main source="tutorialdata.zip*www1/access.log" action=purchase | top 20 productId showcount=false showperc=false] | top 5 clientip showcount=false showperc=false] | stats count by date_hour | sort num(date_hour) ...
sourcetype="secure*" action="Accepted" date_hour<8 | table _time,ip,user 1. 3.6 异常IP登录 场景描述:定义正常的服务器登录地址,如在正常的IP地址之外登录,可提示告警。 安全策略:查找登录成功的用户列表,排除来自堡垒机的登录ip,就可以获取到违规登录行为。
sourcetype="secure*" action="Accepted" date_hour<8 | table _time,ip,user 3.6 异常IP登录 场景描述:定义正常的服务器登录地址,如在正常的IP地址之外登录,可提示告警。 安全策略:查找登录成功的用户列表,排除来自堡垒机的登录ip,就可以获取到违规登录行为。
Syntax:avg() | c() | count() | dc() | distinct_count() | earliest() | estdc() | estdc_error() | exactperc<int>() | first() | last() | latest() | list() | max() | median() | min() | mode() | p<in>() | perc<int>() | per_day() | per_hour() | per_mi...
mincount数值, 分桶最小数量,小于该数量的值将不显示 stats-datehistogram 命令格式: date_histogram(field,interval,format='{format}',time_zone='{tz}',mincount={mincount}}) index=bankdata* | stats count(TranSeqNo) as tran_count by date_histogram(@timestamp,hour,mincount=0) ...